Interactive Out-Of-Core Visualization of Large Polygonal Datasets
大型多边形数据集的交互式核外可视化
基本信息
- 批准号:0401498
- 负责人:
- 金额:$ 15.45万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Continuing Grant
- 财政年份:2003
- 资助国家:美国
- 起止时间:2003-10-01 至 2007-07-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Developing systems for interactive visualization of arbitrarily large datasets is a fundamental challenge in computer graphics. We propose to build a visualization system capable of processing arbitrarily large polygonal datasets at interactive frame rates and on a wide range of hardware configurations. The system will adjust the quality of the images and the frame rate depending on the performance of each stage of the visualization pipeline. On high-end devices, the system will deliver high-resolution images at real-time frame rates, while on lower-end devices (e.g., PDAs), the system will deliver smaller images at slower (albeit interactive) frame rates. To achieve this scalable performance over a spectrum of devices, we will develop techniques that effectively decouple the visualization requirements from the available hardware resources.Interactive visualization of large datasets has applications in many areas. Examples of such datasets include computer-aided design (CAD) models for manufacturing (e.g., Boeing's 777), models of real-world environments for disaster simulation and analysis, and results of scientific simulations (e.g., environmental modeling). Because most of these data are represented as collections of triangles, visualizing polygonal datasets is a particularly important problem. Using this technology, end-users will be able to interact with complex visualizations of large 3D data from the office or on the field.
开发任意大数据集的交互式可视化系统是计算机图形学中的一项基本挑战。 我们建议构建一个可视化系统,能够以交互式帧速率和各种硬件配置处理任意大的多边形数据集。系统将根据可视化管道每个阶段的性能来调整图像质量和帧速率。在高端设备上,系统将以实时帧速率提供高分辨率图像,而在低端设备(例如 PDA)上,系统将以较慢(尽管是交互式)帧速率提供较小的图像。为了在一系列设备上实现这种可扩展的性能,我们将开发能够有效地将可视化需求与可用硬件资源解耦的技术。大型数据集的交互式可视化在许多领域都有应用。此类数据集的示例包括用于制造的计算机辅助设计 (CAD) 模型(例如波音 777)、用于灾难模拟和分析的现实环境模型以及科学模拟的结果(例如环境建模)。由于大多数数据都表示为三角形的集合,因此可视化多边形数据集是一个特别重要的问题。使用这项技术,最终用户将能够在办公室或现场与大型 3D 数据的复杂可视化进行交互。
项目成果
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